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大數(shù)據(jù)時(shí)代的營(yíng)銷數(shù)據(jù)分析技能--用數(shù)字說(shuō)話-上海工慧企業(yè)管理

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  【課程背景】
  市場(chǎng)營(yíng)銷是企業(yè)的命脈,然而,為數(shù)不少的的市場(chǎng)部、銷售部工作人員由于缺乏營(yíng)銷分析的概念和方法,企業(yè)累積的大量數(shù)據(jù)得不到有效的利用,營(yíng)銷分析只停留在數(shù)據(jù)和信息的簡(jiǎn)單匯總和流水帳式的通報(bào),缺乏對(duì)客戶、業(yè)務(wù)、營(yíng)銷、競(jìng)爭(zhēng)方面的深入分析,結(jié)果決策者只能憑著本能的反應(yīng)來(lái)運(yùn)作,決策存在很大的失誤風(fēng)險(xiǎn)。本課程著眼于營(yíng)銷數(shù)據(jù)的分析和統(tǒng)計(jì),教授如何挖掘數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和隱含的信息。通過(guò)學(xué)習(xí)本課程您將可以掌握營(yíng)銷數(shù)據(jù)分析的重要概念和高級(jí)技能,提升科學(xué)管理和科學(xué)決策的水平。
  特別聲明
  為了保證培訓(xùn)效果,請(qǐng)攜帶筆記本電腦并安裝Office,并為Excel加載分析工具庫(kù)。
  陳劍老師課程均贈(zèng)送BladeOffice工具箱,請(qǐng)注意核對(duì)軟件日期是否為培訓(xùn)當(dāng)天日期以防假冒。
  學(xué)習(xí)對(duì)象
  市場(chǎng)總監(jiān)、市場(chǎng)分析人員、銷售主管、銷售總監(jiān)及其他對(duì)營(yíng)銷數(shù)據(jù)分析有興趣的人士
  課程內(nèi)容
  一、大數(shù)據(jù)時(shí)代概述
  “大數(shù)據(jù)”火了,但是大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已經(jīng)有十幾年的歷史了,本節(jié)告訴你大數(shù)據(jù)是什么。
  1. 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用歷史
  2. 大數(shù)據(jù)的全景視圖
  3. 最熱門(mén)的大數(shù)據(jù)工具有哪些
  4. 企業(yè)的市場(chǎng)和營(yíng)銷部門(mén)應(yīng)該具備哪些大數(shù)據(jù)的技能?
  5. CRISP方法論
  案例演練:空降經(jīng)理的煩惱,您來(lái)親身體驗(yàn)一下數(shù)據(jù)分析的過(guò)程
  二、構(gòu)建企業(yè)的分析體系
  本節(jié)介紹如何在企業(yè)內(nèi)部實(shí)施大數(shù)據(jù),利用大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)企業(yè)的營(yíng)銷動(dòng)作
  1. 大數(shù)據(jù)如何與企業(yè)的營(yíng)銷結(jié)合
  a) 營(yíng)銷動(dòng)作和大數(shù)據(jù)的結(jié)合
  b) 崗位的設(shè)置和技能要求
  2. 分析模型的設(shè)計(jì)、實(shí)施工具
  a) SPSS Clementine簡(jiǎn)介
  b) SAS簡(jiǎn)介
  c) SQL Analysis簡(jiǎn)介
  d) Excel控件簡(jiǎn)介
  3. 數(shù)據(jù)的收集和準(zhǔn)備
  a) 數(shù)據(jù)的來(lái)源
  b) 原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)
  三、基于關(guān)鍵指標(biāo)的分析方法
  指標(biāo)分析是一種快速的企業(yè)績(jī)效分析手段,是衡量企業(yè)健康狀況的健康指標(biāo), 本節(jié)介紹如何通過(guò)指標(biāo)構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型。
  1. 案例思考:從一張報(bào)表說(shuō)起
  2. 傳統(tǒng)的基于績(jī)效考核指標(biāo)分析的缺陷
  3. 把KPI指標(biāo)和管理理念相結(jié)合,搭建分析模型分析營(yíng)銷狀況
  4. 案例解析:
  a) 競(jìng)爭(zhēng)力分析模型
  b) 利潤(rùn)分析模型
  四、時(shí)間序列分析
  時(shí)間序列分析的目的是掌握銷售過(guò)程中出現(xiàn)的趨勢(shì)、規(guī)律,優(yōu)化產(chǎn)品組合和銷售管理。
  1. 時(shí)間序列規(guī)律的三個(gè)方面
  2. 如何識(shí)別周期,認(rèn)識(shí)同比的風(fēng)險(xiǎn)
  3. 趨勢(shì)如何分析
  4. 案例解析
  a) 數(shù)據(jù)周期分析
  b) 庫(kù)存風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)
  5. 一元回歸分析
  a) 案例:行業(yè)趨勢(shì)分析
  五、競(jìng)爭(zhēng)的量化分析方法簡(jiǎn)介
  1. 宏觀的行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力分析矩陣
  2. 數(shù)據(jù)來(lái)源:根據(jù)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的四個(gè)層次確定
  3. 競(jìng)爭(zhēng)的敏感性分析
  4. 快消品的品牌轉(zhuǎn)換矩陣
  5. 媒體影響的量化研究
  六、常用的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析算法簡(jiǎn)介
  數(shù)據(jù)分析不是空洞理論,還需要有科學(xué)的技術(shù)手段和方法,本節(jié)演示常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析算法。
  1. 協(xié)助客戶分類:聚類分析
  2. 識(shí)別客戶響應(yīng)
  a) 類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  b) 決策樹(shù)
  c) 邏輯斯蒂回歸
  3. 時(shí)間序列預(yù)測(cè)
  a) ARIMA
  b) 指數(shù)平滑
  七、商業(yè)預(yù)測(cè)技術(shù)
  預(yù)測(cè)是企業(yè)重要的決策依據(jù),本節(jié)演示如何結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)算法構(gòu)造一個(gè)成熟的預(yù)測(cè)模型。
  1. 預(yù)測(cè)責(zé)任者與支持者
  2. 預(yù)測(cè)的組織流程
  3. 不同的預(yù)測(cè)模型各自的優(yōu)缺點(diǎn)
  4. 水平和趨勢(shì)模型
  5. 季節(jié)模型
  6. 如何評(píng)估預(yù)測(cè)的偏差
  八、數(shù)據(jù)挖掘
  無(wú)差別的大眾媒體營(yíng)銷已經(jīng)無(wú)法滿足零和的市場(chǎng)環(huán)境下的競(jìng)爭(zhēng)要求。精確營(yíng)銷是現(xiàn)在及未來(lái)的發(fā)展方向,精確營(yíng)銷的基礎(chǔ)是精確的客戶定位,本節(jié)通過(guò)案例演示來(lái)說(shuō)明如何進(jìn)行客戶的響應(yīng)分析。
  1. 精確營(yíng)銷與客戶細(xì)分
  2. 客戶細(xì)分的價(jià)值
  3. 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的細(xì)分
  4. 基于決策樹(shù)的案例解析
  5. 結(jié)果的應(yīng)用
  

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